Submit Search
Upload
image processing
•
Download as PPTX, PDF
•
0 likes
•
314 views
Fellowship at Vodafone FutureLab
Follow
پردازش تصاویر رنگی ,تشخیص لبه تصویر و.....
Read less
Read more
Engineering
Report
Share
Report
Share
1 of 23
Download now
Recommended
Cell Segmentation of 2D Phase-Contrast Microscopy Images with Deep Learning M...
Cell Segmentation of 2D Phase-Contrast Microscopy Images with Deep Learning M...
Fellowship at Vodafone FutureLab
Mreps efficient and flexible detection of tandem repeats in dna
Mreps efficient and flexible detection of tandem repeats in dna
Fellowship at Vodafone FutureLab
Deep Learning based Segmentation Pipeline for Label-Free Phase-Contrast Micro...
Deep Learning based Segmentation Pipeline for Label-Free Phase-Contrast Micro...
Fellowship at Vodafone FutureLab
Protein family specific models using deep neural networks and transfer learni...
Protein family specific models using deep neural networks and transfer learni...
Fellowship at Vodafone FutureLab
Spatial information Fuzzy C-mean(SFCM)
Spatial information Fuzzy C-mean(SFCM)
Fellowship at Vodafone FutureLab
CENTRALITY OF GRAPH ON DIFFERENT NETWORK TOPOLOGIES
CENTRALITY OF GRAPH ON DIFFERENT NETWORK TOPOLOGIES
Fellowship at Vodafone FutureLab
Fuzzy Clustering(C-means, K-means)
Fuzzy Clustering(C-means, K-means)
Fellowship at Vodafone FutureLab
Semantic segmentation with Convolutional Neural Network Approaches
Semantic segmentation with Convolutional Neural Network Approaches
Fellowship at Vodafone FutureLab
Recommended
Cell Segmentation of 2D Phase-Contrast Microscopy Images with Deep Learning M...
Cell Segmentation of 2D Phase-Contrast Microscopy Images with Deep Learning M...
Fellowship at Vodafone FutureLab
Mreps efficient and flexible detection of tandem repeats in dna
Mreps efficient and flexible detection of tandem repeats in dna
Fellowship at Vodafone FutureLab
Deep Learning based Segmentation Pipeline for Label-Free Phase-Contrast Micro...
Deep Learning based Segmentation Pipeline for Label-Free Phase-Contrast Micro...
Fellowship at Vodafone FutureLab
Protein family specific models using deep neural networks and transfer learni...
Protein family specific models using deep neural networks and transfer learni...
Fellowship at Vodafone FutureLab
Spatial information Fuzzy C-mean(SFCM)
Spatial information Fuzzy C-mean(SFCM)
Fellowship at Vodafone FutureLab
CENTRALITY OF GRAPH ON DIFFERENT NETWORK TOPOLOGIES
CENTRALITY OF GRAPH ON DIFFERENT NETWORK TOPOLOGIES
Fellowship at Vodafone FutureLab
Fuzzy Clustering(C-means, K-means)
Fuzzy Clustering(C-means, K-means)
Fellowship at Vodafone FutureLab
Semantic segmentation with Convolutional Neural Network Approaches
Semantic segmentation with Convolutional Neural Network Approaches
Fellowship at Vodafone FutureLab
A machine learning based protocol for efficient routing in opportunistic netw...
A machine learning based protocol for efficient routing in opportunistic netw...
Fellowship at Vodafone FutureLab
Estimating Number of People in ITU-EEB as an Application of People Counting T...
Estimating Number of People in ITU-EEB as an Application of People Counting T...
Fellowship at Vodafone FutureLab
AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)
AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)
Fellowship at Vodafone FutureLab
AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)
AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)
Fellowship at Vodafone FutureLab
Smart city take home question answers
Smart city take home question answers
Fellowship at Vodafone FutureLab
Possible Application for smart Airports
Possible Application for smart Airports
Fellowship at Vodafone FutureLab
udacity Advance Lane identification
udacity Advance Lane identification
Fellowship at Vodafone FutureLab
Kaggle Dog breed Identification
Kaggle Dog breed Identification
Fellowship at Vodafone FutureLab
udacity Advance Lane identification (progress presentation)
udacity Advance Lane identification (progress presentation)
Fellowship at Vodafone FutureLab
Term project proposal image processing project
Term project proposal image processing project
Fellowship at Vodafone FutureLab
presntation about smart charging for the vehicles
presntation about smart charging for the vehicles
Fellowship at Vodafone FutureLab
Report for Smart aiport application
Report for Smart aiport application
Fellowship at Vodafone FutureLab
Gaussian Three-Dimensional SVM for Edge Detection Applications
Gaussian Three-Dimensional SVM for Edge Detection Applications
Fellowship at Vodafone FutureLab
Bgp(مسیریابی سیستم های خودمختار)
Bgp(مسیریابی سیستم های خودمختار)
Fellowship at Vodafone FutureLab
پردازش تصاویر رنگی وکاربرد آن
پردازش تصاویر رنگی وکاربرد آن
Fellowship at Vodafone FutureLab
پردازش تصاویر و تشخیص پلاک تصاویر
پردازش تصاویر و تشخیص پلاک تصاویر
Fellowship at Vodafone FutureLab
پوچ گرایی
پوچ گرایی
Fellowship at Vodafone FutureLab
تجارت الکنرونیک
تجارت الکنرونیک
Fellowship at Vodafone FutureLab
Introduce of society
Introduce of society
Fellowship at Vodafone FutureLab
More Related Content
More from Fellowship at Vodafone FutureLab
A machine learning based protocol for efficient routing in opportunistic netw...
A machine learning based protocol for efficient routing in opportunistic netw...
Fellowship at Vodafone FutureLab
Estimating Number of People in ITU-EEB as an Application of People Counting T...
Estimating Number of People in ITU-EEB as an Application of People Counting T...
Fellowship at Vodafone FutureLab
AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)
AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)
Fellowship at Vodafone FutureLab
AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)
AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)
Fellowship at Vodafone FutureLab
Smart city take home question answers
Smart city take home question answers
Fellowship at Vodafone FutureLab
Possible Application for smart Airports
Possible Application for smart Airports
Fellowship at Vodafone FutureLab
udacity Advance Lane identification
udacity Advance Lane identification
Fellowship at Vodafone FutureLab
Kaggle Dog breed Identification
Kaggle Dog breed Identification
Fellowship at Vodafone FutureLab
udacity Advance Lane identification (progress presentation)
udacity Advance Lane identification (progress presentation)
Fellowship at Vodafone FutureLab
Term project proposal image processing project
Term project proposal image processing project
Fellowship at Vodafone FutureLab
presntation about smart charging for the vehicles
presntation about smart charging for the vehicles
Fellowship at Vodafone FutureLab
Report for Smart aiport application
Report for Smart aiport application
Fellowship at Vodafone FutureLab
Gaussian Three-Dimensional SVM for Edge Detection Applications
Gaussian Three-Dimensional SVM for Edge Detection Applications
Fellowship at Vodafone FutureLab
Bgp(مسیریابی سیستم های خودمختار)
Bgp(مسیریابی سیستم های خودمختار)
Fellowship at Vodafone FutureLab
پردازش تصاویر رنگی وکاربرد آن
پردازش تصاویر رنگی وکاربرد آن
Fellowship at Vodafone FutureLab
پردازش تصاویر و تشخیص پلاک تصاویر
پردازش تصاویر و تشخیص پلاک تصاویر
Fellowship at Vodafone FutureLab
پوچ گرایی
پوچ گرایی
Fellowship at Vodafone FutureLab
تجارت الکنرونیک
تجارت الکنرونیک
Fellowship at Vodafone FutureLab
Introduce of society
Introduce of society
Fellowship at Vodafone FutureLab
More from Fellowship at Vodafone FutureLab
(19)
A machine learning based protocol for efficient routing in opportunistic netw...
A machine learning based protocol for efficient routing in opportunistic netw...
Estimating Number of People in ITU-EEB as an Application of People Counting T...
Estimating Number of People in ITU-EEB as an Application of People Counting T...
AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)
AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)
AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)
AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)
Smart city take home question answers
Smart city take home question answers
Possible Application for smart Airports
Possible Application for smart Airports
udacity Advance Lane identification
udacity Advance Lane identification
Kaggle Dog breed Identification
Kaggle Dog breed Identification
udacity Advance Lane identification (progress presentation)
udacity Advance Lane identification (progress presentation)
Term project proposal image processing project
Term project proposal image processing project
presntation about smart charging for the vehicles
presntation about smart charging for the vehicles
Report for Smart aiport application
Report for Smart aiport application
Gaussian Three-Dimensional SVM for Edge Detection Applications
Gaussian Three-Dimensional SVM for Edge Detection Applications
Bgp(مسیریابی سیستم های خودمختار)
Bgp(مسیریابی سیستم های خودمختار)
پردازش تصاویر رنگی وکاربرد آن
پردازش تصاویر رنگی وکاربرد آن
پردازش تصاویر و تشخیص پلاک تصاویر
پردازش تصاویر و تشخیص پلاک تصاویر
پوچ گرایی
پوچ گرایی
تجارت الکنرونیک
تجارت الکنرونیک
Introduce of society
Introduce of society
image processing
1.
IN THE NAME
OF GOD
2.
پردازش
3.
از ًتقریبا را
الکترومناطیسی طیف رنگ تک نور 400تا700باشد می نانومتر. به دریافت شی یک از انسان که هایی رنگ ًاساسا شده منعکس طبیعت وسیله به وسیله شود می تعیین شی یک از. رنگ تک نور منبع کیفیت توصیف کمیت سه:تشعشع وروشنی لومینانس
4.
های مخروطRGBچشم:که65قرمز رنگ
به ها آن درصد 33سبز رنگ به درصد فقط و2حساس آبی نور به مخروط ها آن از درصد است. سازی استانداردCIE
5.
را نور های
منحنی میانگین شکل این دهد می نشانمیزان که کند می مشخص را چشم توسط نور جذب.
6.
رفته هم روی
را اشباع و رنگ پردهرنگینگیگویند. و گویند گانه سه مقادیر را خاص رنگ یک تشکیل برای وآبی سبز قرمز مقادیربا ترتیب بهX,Y,Z شود می تعریف زیر صورت به دهندکه می نشان. x= 𝑋 𝑋+𝑌+𝑍 Y= 𝑌 𝑋+𝑌+𝑍 Z= 𝑍 𝑋+𝑌+𝑍 X+y+z=1 Z=1-(x+y)
7.
8.
RGB CMYK HSI
9.
دمدل رRGBهای مولفه
صورت به رنگ هر های رنگ از اولیه طیفی شود می ظاهر آبی و سبز قرمز. است دکارتی مختصات بر مبتنی مدل این که. اولیه مقادیر در کهRGBگوشه سه در دارند قرار. دیگر گوشه سه در نیز ثامویه های رنگ دارد قرار مکعب. مکعب این داخل در مدل این شامل های رنگ از که برداری صورت به کند می عبور مبدا. در رنگ مقادیر تمامی راحتی منظور به بازه[0,1]گرفته نظر در شود می. پیکسل هر نمایش برای الزم های بیت تعداد
10.
اند نوری ثانوی
های رنگ زرد و بنفش ای فیروزه واقع دررنگ یا اند مادی ی اولیه های. به نیاز پاشند می کاغذ روی را رنگی مواد که هایی دستگاه اغلب ورودیCMYKتبدیل اجرای یاRGBبه CMYدارند خود داخل در.
11.
سه با را
آن بینیم می که را شی رنگ مدل این در از عبارتند که کنیم می توصیف ویژگی: ۱)پردهرنگ 2)اشباع 3)روشنی
12.
از محاسباتRGBبهHSIشود می
انجام ها بیت برحسب وبرعکس. H= 𝜃 𝐵 ≤ 𝐺 360 − 𝜃 𝐵 > 𝐺 𝜃 = cos−1 ( 1 2 𝐵 − 𝐺 + (𝑅 − 𝐵) ( 𝑅 − 𝐺 2 + (𝑅 − 𝐵)(𝐺 − 𝐵) 1 2) ) S=1- 3 𝑅+𝐺+𝐵 {min(𝑅, 𝐺, 𝐵)} I= 1 3 (𝑅 + 𝐺 + 𝐵)
13.
مقادیر به توجه
با خواهیم میHSIفاصله در[0,1]خواهیم می مقادیرRGBکنیم پیدا بازه همان در را متناظر. 1)قطاع(0≤ 𝐻 < 120)RG B=I(1-s) R=I 1 + 𝑆 cos 𝐻 cos(60−𝐻) G=3I-(R+B)
14.
2)قطاع(120 ≤ 𝐻
< 240)RG H=H-120 R=I(1-s) G=I 1 + 𝑆 cos 𝐻 cos(60−𝐻) B=3I-(R+B)
15.
1)قطاع(240 ≤ 𝐻
< 360)RG G=I(1-s) B=I 1 + 𝑆 cos 𝐻 cos(60−𝐻) R=3I-(R+B)
16.
شوند می پردازش
صورت دو به رنگی تصاویر: 1)تصاویر های مولفه جداگانه پردازش 2)رنگی های پیکسل پردازش کنید فرضcفضای در برداریRGBباشد: C= 𝐶 𝑅 𝐶 𝐺 𝐶 𝐵 = 𝑅 𝐺 𝐵
17.
کنید فرضb,g,rدر واحدی
بردارهای واحدی بردارهای محور امتدادR,G,Bبردارهای و باشد کنیم می تعریف را زیر:U= 𝟃𝑅 𝟃𝑋 r + 𝟃𝐺 𝟃𝑋 g+ 𝟃𝐵 𝟃𝑋 𝑏 V= 𝟃𝑅 𝟃𝑦 r + 𝟃𝐺 𝟃𝑦 𝑔 + 𝟃𝐵 𝟃𝑦 𝑏 های کمیت کنیم می فرض,𝑔 𝑥𝑦 𝑔 𝑦𝑦 ,𝑔 𝑥𝑥برحسبنقطه ضرب حاصل ایتعریف زیر صورت به شود می: 𝑔 𝑥𝑥=𝑢 𝜏 u = 𝜕𝑅 𝜕𝑥 2 + 𝜕𝐺 𝜕𝑥 2 + 𝜕𝐵 𝜕𝑥 2 𝑔 𝑦𝑦=𝑣 𝜏 v = 𝜕𝑅 𝜕𝑦 2 + 𝜕𝐺 𝜕𝑦 2 + 𝜕𝐵 𝜕𝑦 2 𝑔 𝑥𝑦=𝑢 𝜏 v = 𝟃𝑅 𝟃𝑋 𝟃𝑅 𝟃𝑦 + 𝟃𝐺 𝟃𝑋 𝟃𝐺 𝟃𝑦 + 𝟃𝐵 𝟃𝑋 𝟃𝐵 𝟃𝑦
18.
𝜃 𝑥,
𝑦 = 1 2 tan−1( 2𝑔 𝑥𝑦 𝑔 𝑥𝑥−𝑔 𝑦𝑦 ) نرخ ومقدار(x,y)جهت درصورت به 𝜃 𝑥,𝑦شود می تعریف زیر. 𝑓 𝜃 𝑥,𝑦 ={ 1 2 𝑔 𝑥𝑥+𝑔 𝑦𝑦 +(𝑔 𝑥𝑥−𝑔 𝑦𝑦) cos 2𝜃 𝑥,𝑦 +2𝑔 𝑥𝑦 𝑠𝑖𝑛2𝜃(𝑥,𝑦) } 1 2
19.
20.
عمل با میتوان
را خاکستری تصاویر سازی هموار آن در که گرفت نظر در مکانی کردن فیلتر دارد یکسانی مقدار کردن فیلتر ضرایب.نقاب که وقتی خواهیم می که تصویری امتداد در ما کند می حرکت شود هموار.میانگین با پیکسل هر ها نقاب توسط آن همسایگی در ها پیکسل شود می جایگزین. 𝐶(x,y)= 1 𝐾 (𝑠,𝑡)∈𝑠 𝑥𝑦 𝑐(𝑠, 𝑡) 𝐶(x,y)= 1 𝑘 (𝑠,𝑡)∈𝑠 𝑥𝑦 𝑅(𝑠, 𝑡) 1 𝑘 (𝑠,𝑡)∈𝑠 𝑥𝑦 𝐺(𝑠, 𝑡) 1 𝑘 (𝑠,𝑡)∈𝑠 𝑥𝑦 𝐵(𝑠, 𝑡)
21.
22.
بردار الپالسین از
استفاده با را رنگی تصاویر کردن تیزRGBهای مولفه که گیرد می صورت الپالسی جا این در که است ورودی بردار اسکالر های مولفه از هریک الپالسین برابر آنن بردارCاست زیر صورت به معادله در: تصویری توان می تصاویر های مولفه الپالسین محاسبه با که آورد وجود به را ای تیزشونده. 𝛻2 [𝑐 𝑥, 𝑦 = 𝛻2 𝑅(𝑥, 𝑦) 𝛻2 𝐺(𝑥, 𝑦) 𝛻2 𝐵(𝑥, 𝑦)
Download now